#preparacao
library(readxl)
library(ggplot2)
library(dplyr)
dados <- read_excel("ic_questionario_base.xlsx", sheet = "edit_csv1")
dados$espectro_direita <- as.integer(as.character(dados$espectro_direita))
dados$tendencia_direita <- as.integer(as.character(dados$tendencia_direita))
dados$estado_oportunidades <-as.integer(as.character(dados$estado_oportunidades))
dados$porte <-as.numeric(as.character(dados$porte))
dados$espectro_num <-as.integer(as.character(dados$espectro_num))

#estatistica descritiva - outputs
summary(dados$ano_nasc)
table(dados$sexo)
table(dados$porte)
table(dados$uf)
table(dados$setor)
table(dados$tempo_empreend)
summary(dados$gov_prosp)
summary(dados$exec_prosp)
summary(dados$legi_prosp)
summary(dados$judi_prosp)
table(dados$espectro_pol)
summary(dados$espectro_direita)
summary(dados$espectro_num)
table(dados$tendencia_prosp)
summary(dados$tendencia_direita)
table(dados$estado_oportunidades)
summary(dados$estado_oportunidades)
table(dados$melhor_decada)
summary(dados$perg_bolsonaro)
summary(dados$perg_lula)
summary(dados$perg_dilma)
table(dados$satisf_estadual)
table(dados$satisf_municipal)
summary(dados$frequencia_pol)
summary(dados$ferramentas)
summary(dados$rel_ext)
summary(dados$mudancas_legis_regul)
table(dados$relevancia_quest)

#estatistica descritiva - graficos

#graf1 - estados

uf <- table(dados$uf)
uf_df <- as.data.frame(uf)

ggplot(uf_df, aes(x = Var1, y = Freq)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "skyblue") +
  labs(title = "", x = "Unidades Federativas", y = "Qtde. de respondentes")

#graf2 - portes

porte <-table(dados$porte)
porte_df <-as.data.frame(porte)
  
ggplot(porte_df, aes(x = reorder(Var1, -Freq), y = Freq)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "brown") + 
  labs(title = "", x = "Porte", y = "Qtde. de respondentes") +
  scale_x_discrete(breaks = c(1, 2, 3, 4, 5), labels = c("1" = "MEI", 
                                                           "2" = "ME",  "3" = "EPP",
                                                           "4" = "Médio p.",
                                                           "5" = "Grande p.")) +
  scale_y_continuous(breaks = c(0, 5, 10, 15, 20, 25, 25, 30, 35, 40))

#regressoes - outputs
modelo1 <- lm(dados$estado_oportunidades ~ dados$espectro_direita)
summary(modelo1)

modelo2 <- lm(dados$tendencia_direita ~ dados$espectro_direita)
summary(modelo2)
  
modelo3 <- lm(dados$mudancas_legis_regul ~ dados$porte)
summary(modelo3)

modelo4 <- lm(dados$estado_oportunidades ~ dados$porte)
summary(modelo4)
  
modelo5 <- lm(dados$tendencia_direita ~ dados$porte)
summary(modelo5)

modelo6 <- lm(dados$frequencia_pol ~ dados$porte)
summary(modelo6)

modelo7 <- lm (dados$frequencia_pol ~ dados$sexo)
summary(modelo7)

modelo8 <- lm(dados$frequencia_pol ~ dados$espectro_direita)
summary(modelo8)

modelo9 <- lm(dados$espectro_num ~ dados$porte)
summary(modelo9)

#grafmodelo1


graf_reg1 <- ggplot(dados, aes(espectro_direita, estado_oportunidades)) +
  geom_point(position = position_jitter(width = 0.1, height = 0.1),
             alpha = 0.7,
             color = "darkgrey") +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, color = "blue") +
  labs(title = "",
       x = "Identificação à Direita",
       y = "Concordância com a afirmativa") +
  scale_x_continuous(breaks = c(0, 1), labels = c("0" = "Não", "1" = "Sim")) +
  scale_y_continuous(breaks = c(0, 1, 2, 3, 4), labels = c("0" =
                                                             "0 - Discordo plenamente",
                                                           "1" = "", "2" = "", "3" = "",
                                                           "4" = "4 - Concordo plenamente"))+
  theme_minimal()

print(graf_reg1)

#grafmodelo9 - (ATENÇÃO! Não é estatisticamente significante pelo p-test)

ordem_espectro_pol <- c("Esquerda radical", "Esquerda", "Centro-esquerda",
                      "Centro", "Centro-direita", "Direita", "Extrema direita")

filtro_espectro_pol <- dados %>%
  filter(!espectro_pol %in% c("Outro/ Não sei/ Não quero responder"))

filtro_espectro_pol$espectro_pol <- factor(filtro_espectro_pol$espectro_pol,
                                           levels = ordem_espectro_pol)

graf_regx <- ggplot(filtro_espectro_pol, aes(filtro_espectro_pol$espectro_pol, 
                               filtro_espectro_pol$porte)) +
  geom_point(position = position_jitter(width = 0.1, height = 0.1),
             alpha = 0.7,
             color = "darkgrey") +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, color = "blue") +
  geom_abline(color = "blue") +
  labs(title = "",
       x = "Identificação no Espectro Político",
       y = "Porte") +
  theme_minimal()

print(graf_regx)

#fim
